Студент предлагает пинским медикам ускорить обработку рентгеновских снимков с помощью обученной нейросети

Андрей Капитонов сейчас учится в БГМУ и параллельно занимается программированием.  Его разработка в постковидной реальности может принести большое облегчение в работе медперсонала крупных клиник.

Андрей обучил нейросеть, чтобы она смогла классифицировать рентгеновские снимки. Пока его разработка  специализируется на снимках органов грудной клетки. Софт способен быстро и почти безошибочно определить, на какой рентгенограмме есть признаки патологии, а какая принадлежит здоровому пациенту. Как известно именно легкие серьезно страдают у тех, кто перенес коронавирусную инфекцию.

Андрей Капитонов со своей разработкой сейчас участвует в народном голосовании конкурса социальных проектов SW 16. Его проект под номером 2033 и за него можно проголосовать, как это описано в условиях конкурса.

Но, уже сейчас молодой рационализатор готов предоставить свою разработку для тестирования в том числе и пинским клиникам.

-Мы создали нейросеть, которая классифицирует рентгенограммы органов грудной клетки по 3 категориям: пневмония, норма, иная патология, — рассказал разработчик.

Сервис работает в 2 режимах:

1 — ручной режим. Доступен сразу после регистрации. Позволяет разрешать сомнительные случаи. Помимо прочего,  полезен в приёмном отделении, когда нет времени ожидать заключение от рентгенолога.

2 — автоматический. Доступен после интеграции с dicom-сервером больницы. Полезен в УЗ с большим потоком рентгенограмм — позволяет сортировать пациентов ещё до открытия рентгенологом снимка.

Подробная информация на 1pinsk.by